劉子天
(大連理工大學(xué),遼寧 大連 116000)
進(jìn)入21世紀(jì)以來,人類經(jīng)歷了3G到5G移動通信技術(shù)的升級變遷、經(jīng)歷了無人駕駛技術(shù)從L0到L5的跨越、經(jīng)歷了大數(shù)據(jù)元年到數(shù)據(jù)賦能產(chǎn)業(yè)的急速發(fā)展期。現(xiàn)今,人工智能領(lǐng)域正處于第三次浪潮的初始階段,受到大數(shù)據(jù)及深度學(xué)習(xí)的推動,引發(fā)生產(chǎn)力的變革。以大數(shù)據(jù)路徑規(guī)劃和人工智能無人駕駛技術(shù)為首的技術(shù)不斷推陳出新,給汽車駕駛行業(yè)帶來翻天覆地的變化。在未來,人工智能必將滲透到各行各業(yè),解放生產(chǎn)力、調(diào)節(jié)生產(chǎn)關(guān)系,給人類帶來更加美好的生活。
在汽車的百年發(fā)展中,“四化發(fā)展”構(gòu)建汽車發(fā)展競爭力:(1)汽車網(wǎng)聯(lián)化(商業(yè)模式轉(zhuǎn)型),車、路、網(wǎng)、人、環(huán)境交互,降低車輛感知成本;(2)汽車自動化(技術(shù)轉(zhuǎn)型),基于AI,實(shí)現(xiàn)自動駕駛感知、規(guī)劃、決策和執(zhí)行;(3)汽車電動化(技術(shù)轉(zhuǎn)型),改變汽車結(jié)構(gòu)、能源及驅(qū)動;(4)汽車共享化(商業(yè)模式轉(zhuǎn)型),影響所有權(quán)結(jié)構(gòu),車輛成為社會化出行服務(wù)工具。本文闡述汽車網(wǎng)聯(lián)化和自動化。
汽車網(wǎng)聯(lián)化——車聯(lián)網(wǎng),是物聯(lián)網(wǎng)中最典型的場景,因?yàn)槠鋵νㄐ啪W(wǎng)絡(luò)有著極高的要求:大帶寬、低延時(shí)、廣連接、嚴(yán)密的覆蓋,這些都是實(shí)現(xiàn)車聯(lián)網(wǎng)必不可少的條件。車聯(lián)網(wǎng)基于蜂窩技術(shù)C-V2X網(wǎng)絡(luò),由LTE-V和5G-V2X組成,包括車與車(Vehicle-to-Vehicle,V2V)、車與路(Vehicle-to-Infrastructure,V2I)、車與人(Vehicle-to-Pedestrian,V2P)、車與網(wǎng)絡(luò)(Vehicle-to-Network,V2N)等[1]。車聯(lián)網(wǎng)V2X與ADAS(高級駕駛輔助系統(tǒng))結(jié)合可以車路協(xié)同,V2N2V可以讓自動駕駛實(shí)現(xiàn)更高級別的安全,其適用5G網(wǎng)絡(luò)切片以超高可靠性與超低時(shí)延業(yè)務(wù)(Ultra Reliable & Low Latency Communication,uRRLC)為主、增強(qiáng)移動寬帶(Enhance Mobile Broadband,eMBB)和海量物聯(lián)網(wǎng)通信(Massive Machine Type Communication,mMTC)為輔助。
車聯(lián)網(wǎng)自下而上分為3層架構(gòu),分別是感知層、網(wǎng)絡(luò)層和應(yīng)用層[2]。感知層承擔(dān)車輛自身與道路交通信息的全面感知與采集,通過RFID、傳感器和車輛定位等技術(shù),實(shí)時(shí)感知車況、道路環(huán)境、車輛與人、道路、車等信息,為車聯(lián)網(wǎng)提供全面的終端信息服務(wù)。網(wǎng)絡(luò)層通過制定專用的能夠協(xié)同異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)通信的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和協(xié)議模型,整合感知層的數(shù)據(jù),為應(yīng)用程序提供信息傳輸服務(wù)。其中,云計(jì)算和虛擬化等技術(shù)的綜合應(yīng)用以及網(wǎng)絡(luò)資源,為上層應(yīng)用提供強(qiáng)大的支撐。應(yīng)用層需求是推動車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展的巨大動力,車聯(lián)網(wǎng)在實(shí)現(xiàn)智能交通管理、車輛控制、交通預(yù)警等功能時(shí),還為車聯(lián)網(wǎng)用戶提供車輛信息查詢與訂閱、告警等功能。
汽車自動化——無人駕駛技術(shù)是指車輛在無駕駛員操作的情況下自行實(shí)現(xiàn)駕駛[3]。自動駕駛有多種發(fā)展路徑,單車智能、車路協(xié)同、聯(lián)網(wǎng)云控等。單車智能是通過傳感器實(shí)時(shí)感知車輛及周邊環(huán)境,交由智能系統(tǒng)進(jìn)行動態(tài)規(guī)劃,最后由控制系統(tǒng)執(zhí)行自動駕駛。單車智能是實(shí)現(xiàn)自動駕駛的基礎(chǔ),其缺陷在于路障及轉(zhuǎn)彎處存在無法感知的問題,通過車路協(xié)同的方式可以解決這個(gè)問題。單車智能經(jīng)過多年發(fā)展也不能實(shí)現(xiàn)絕對安全,裝置更多的雷達(dá)、攝像頭,不僅算力需求呈幾何級數(shù)上升,穩(wěn)定性風(fēng)險(xiǎn)也增加,成本的激增讓商業(yè)化變得遙不可及。
車路協(xié)同是以網(wǎng)絡(luò)決策或網(wǎng)絡(luò)輔助決策的方式實(shí)現(xiàn)機(jī)動車輛自動駕駛,通過車與車、車與路等動態(tài)信息進(jìn)行實(shí)時(shí)交互,用路測設(shè)施和車輛傳感器收集路況信息和車輛狀態(tài),并為車輛決策行駛方案,從而解決單車智能自動駕駛的局限性,實(shí)現(xiàn)全局優(yōu)化的智能自動駕駛方案。
1.2.1 車路協(xié)同
車路協(xié)同(Vehicle-Infrastructure Cooperated Autono-mous Driving, VICAD)是一種采用先進(jìn)的無線通信與新一代互聯(lián)網(wǎng)技術(shù),全方位地實(shí)施車與車、路與路、車與人之間的動態(tài)信息交互,并在全時(shí)空動態(tài)交通信息采集與融合的基礎(chǔ)上開展車輛主動安全控制與道路協(xié)同管理,充分實(shí)現(xiàn)人車路的有效協(xié)同,保證交通安全,提高同行效率,從而形成安全、高效和環(huán)保的道路交通系統(tǒng)。
車路協(xié)同從技術(shù)架構(gòu)上分成車、路和云3個(gè)板塊,我國關(guān)于實(shí)現(xiàn)車路協(xié)同的規(guī)劃部署將逐漸顯現(xiàn)。從技術(shù)上講,由“人-車-路”組成的道路交通是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng),要想真正實(shí)現(xiàn)車路協(xié)調(diào),無法繞開中國復(fù)雜的路況。此外,車路協(xié)同需要5G強(qiáng)大的傳輸速率以及道路技術(shù)設(shè)施的智能化改造。隨著智能車載系統(tǒng)、智能路側(cè)系統(tǒng)、通信平臺等諸多技術(shù)層面的不斷完善,特別是5G的普及,會將車路協(xié)同推向新高度。在未來,中國車路協(xié)同將迎來重大突破,同時(shí)會有更加完善的產(chǎn)業(yè)藍(lán)圖助力車路協(xié)同發(fā)展。
1.2.2 國內(nèi)自動駕駛分級
2020年3月9日,工信部正式發(fā)布了《汽車駕駛自動化分級》標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行報(bào)批公示,進(jìn)一步聽取社會各界意見,截至2020年4月9日。該標(biāo)準(zhǔn)于2021年1月1日正式實(shí)施。
自動駕駛等級分為6個(gè)級別[4]如表1所示。
表1 自動駕駛分級
道路一定是擁擠的,用反正法可得。
圖1 交叉路口示意
假設(shè),道路是不擁擠的,設(shè)X,Y,Z表示道路的流量峰值,有X+Y≤Z,…,Xn+Yn≤Zn,由圖1可知,Z既是上兩條道路的下游,又是下一條道路的上游(即Z道路既是上游,又是下游),所以Zn=Xn+1。
Zn≥Zn-1+Yn≥Xn-1+Yn-1+Yn≥Xn-2+Yn-2+
Yn-1+Yn≥X1+Y1+…YnSn+X1
(1)
2.2.1 定義
宏速模式可以定義為:存在某一片區(qū)域MAX:Yn(n=1,…,n)使得接入“四維空間導(dǎo)航平臺”的車輛Xk(k=1,…,k)以近似MAX∶V勻速方式行駛,則稱該車輛Xk接入宏速模式(其中,MAX∶Yn表示最大化區(qū)域;MAX∶V勻速表示最大化勻速)。
宏速模式的本質(zhì)是基于大數(shù)據(jù)動態(tài)規(guī)劃和人工智能無人駕駛技術(shù)的應(yīng)用平臺。
2.2.2 效果舉例
(1)例一:“如果我和一輛轎車B同時(shí)過路口,我極速前進(jìn)幾乎快要超速了,但卻在下一個(gè)路口等紅燈30 s,這時(shí)只見他勻速從我身邊經(jīng)過,恰巧在他到達(dá)下一個(gè)路口的時(shí)候綠燈了,我們又在同一起跑線上”。
顯然,如果是以上情況則應(yīng)該選擇B方案;否則,應(yīng)該選擇A方案。那么,宏速模式會在不同情況進(jìn)行A與B方案的切換。這里先選擇B方案的原因有很多,A急速向前首先承擔(dān)超速違規(guī)的風(fēng)險(xiǎn)、個(gè)人開車全神貫注更加消耗體力、加速踩剎車更加耗油、乘客更加不舒適等。
(2)例二:以行人視角觀測車輛,車輛出現(xiàn)擁擠大多在“十字路口的信號燈”處。紅燈時(shí)所有車輛停止在行人面前,信號燈“變綠”又極速駛過行人身旁,這給過馬路的行人造成很不好的體驗(yàn)。在理想的宏速模式情況下,車輛在信號燈的約束下依然可以近似勻速前行(仿佛不存在信號燈),使得車輛到達(dá)信號燈處恰好是綠燈通行。而“面向車輛信號燈紅燈,面向行人綠燈”時(shí),以行人的視角會發(fā)現(xiàn)車輛遠(yuǎn)未到路口,提升行人在過馬路過程中的體驗(yàn)。
2.2.3 前置條件
假如有限多車輛接入宏速模式,那么某些道路將不再擁擠。
如上,可以理解為:當(dāng)考慮第一輛車接入宏速模式中勻速時(shí)(其余車輛不接入宏速模式),道路可能會擁擠;當(dāng)考慮第二輛車勻速時(shí),此時(shí)會對上一輛車的速度這一變量進(jìn)行調(diào)節(jié)(可以快、可以慢)以達(dá)到兩輛車最大化勻速,使得兩輛車保持高速勻速狀態(tài),那么這兩輛車構(gòu)成的集合在該道路不會主動成為發(fā)生擁擠的“破壞因素”。最終使得更多車輛接入宏速模式,并使得在該路段所有車輛將以近似均衡的速度行駛在公路上,達(dá)到全局最優(yōu)解。
歸納為,以一段道路為例,該道路下存在k(k=1,…,k)輛車,當(dāng)這k輛車全接入宏速模式,那么這k輛車構(gòu)成的集合理論上在該道路是不會擁擠的,但是存在沒接入宏速模式的車輛會造成不可控因素的干擾。所以開啟宏速模式時(shí)代的前提條件是進(jìn)入L5級完全自動駕駛時(shí)代,并且宏速模式也是完全自動駕駛時(shí)代的必然產(chǎn)物。這樣未接入宏速模式系統(tǒng)的L5自動駕駛的車輛會根據(jù)宏速模式k個(gè)車輛進(jìn)行“偵查與反應(yīng)”,根據(jù)宏速模式定義的內(nèi)置條件以MAX∶V勻速行駛,即該車輛不會主動成為發(fā)生擁擠的“破壞因素”,那么L5完全自動駕駛車輛也不會主動成為發(fā)生擁擠的“破壞因素”,這兩類車會形成很好的“默契”,使得該路段大概率是不會發(fā)生擁擠的。
常見的誤區(qū)是進(jìn)入L5完全自動駕駛時(shí)代,沒有宏速模式也可以不發(fā)生擁堵。設(shè)想一下,當(dāng)某一段路的車輛是L5完全自動駕駛的,這些車依然有可能停在交通信號燈(紅燈)下。根據(jù)宏速模式定義,MAX∶Yn和MAX∶V勻速(最大化區(qū)域和最大化勻速)可以大概率規(guī)避該風(fēng)險(xiǎn)。
X軸、Y軸、Z軸向量,對應(yīng)著三維空間真實(shí)世界,那么高德、百度地圖導(dǎo)航(以下簡稱“地圖導(dǎo)航”)起點(diǎn)A、終點(diǎn)B導(dǎo)航的路徑規(guī)劃即是對現(xiàn)實(shí)空間投影的二維向量。其舍去的Z向量(高度)由道路自身存在的高度來補(bǔ)充。
用戶使用的地圖導(dǎo)航通過北斗衛(wèi)星或GPS進(jìn)行實(shí)時(shí)定位以指導(dǎo)用戶駕駛車輛。在L5的完全自動駕駛場景下,由地圖導(dǎo)航引導(dǎo)車輛駛向目的地,由L5完全自動駕駛保障車輛安全,規(guī)避路障。當(dāng)有大量完全自動駕駛的汽車(記作集合A)在某條道路上時(shí),由宏速模式定義可知,該集合A未接入“四維空間導(dǎo)航平臺”,將舍去兩個(gè)MAX——最大化區(qū)域和最大化勻速,即:
存在某一片區(qū)域Yn(n=1,…,n)使得集合A的車輛可以V勻速方式行。
傳統(tǒng)三維地圖導(dǎo)航是對路徑進(jìn)行規(guī)劃,是三維空間的二維平面。而四維空間導(dǎo)航比三維多一維,即時(shí)間T。
S÷T=V
其中,S是路程,T是時(shí)間,V是速度。
由上式可知,四維空間導(dǎo)航的本質(zhì)是對車輛進(jìn)行速度的規(guī)劃,基于微分與積分的概念,四維空間導(dǎo)航可以規(guī)劃車輛每一秒時(shí)間T所對應(yīng)的速度V。這樣,每一輛接入宏速模式的車在人工智能自動駕駛技術(shù)下,基于大數(shù)據(jù)動態(tài)規(guī)劃可以實(shí)現(xiàn)基于宏速模式定義的最大化區(qū)域和最大化均速。
2030年,海南省率先將燃油汽車推出歷史舞臺,銷售新能源汽車,帶領(lǐng)我國進(jìn)入新能源汽車時(shí)代。在5G網(wǎng)速的加持下,L5完全自動駕駛技術(shù)將伴隨著新能源汽車在未來成為可能。
宏速模式是基于大數(shù)據(jù)的動態(tài)規(guī)劃和人工智能的無人駕駛技術(shù)發(fā)展而來,如果沒有信號燈的數(shù)據(jù),通過大數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)動態(tài)運(yùn)算可得。基于車路協(xié)同中V2V(車與車)方法論,在該區(qū)域經(jīng)過既定的路口的車輛只要足夠多,那么接入宏速模式車輛可將參數(shù)傳遞給就近的5G基站、衛(wèi)星或網(wǎng)關(guān),到達(dá)四維空間導(dǎo)航平臺基于以下兩個(gè)公式進(jìn)行運(yùn)算。
TP(紅燈時(shí)長)=MIN[DT(α1)-DT(α2)]≥0
TP(綠燈時(shí)長)=MIN[DTβ1-DTβ2]≥0
其中,TP:TimePlace該路口處;DT:DateTime時(shí)刻;α:通行時(shí)刻;β:停車時(shí)刻;時(shí)間具有一維性,那么α,β∈任意時(shí)刻[6]。
1965年,計(jì)算機(jī)第一定律:摩爾定律,被英特爾(Intel)創(chuàng)始人之一戈登 ·摩爾(Gordon Moore)提出。一直發(fā)展了半個(gè)多世紀(jì),半導(dǎo)體芯片的集成化趨勢一如該理論的預(yù)測,推動了整個(gè)信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展[5]。到2022年6月5G基站數(shù)達(dá)到185.4萬個(gè),算力產(chǎn)業(yè)鏈條持續(xù)完善,產(chǎn)業(yè)協(xié)同不斷深化,包括算力基礎(chǔ)設(shè)施、算力平臺和算力服務(wù)等,具有國際競爭力的算力產(chǎn)業(yè)初步形成,一批具有示范效應(yīng)的算力平臺、數(shù)據(jù)中心相繼落地。
據(jù)中國信通院測算,2021年,云計(jì)算規(guī)模超過3 000億元,人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超4 000億元。在“中國云”不斷發(fā)展的背景下,車聯(lián)網(wǎng)行業(yè)將會通過“云-管-邊-端”為宏速模式提供巨大算力。更何況,一輛汽車存在足夠的空間搭載本地服務(wù)器或臺式電腦。綜上所述,宏速模式將擁有足夠的算力支持。
宏速模式的運(yùn)算區(qū)域初期不會是以全國的范圍,那樣將需要非常強(qiáng)大的算力。我們可以劃分不同的區(qū)域,這樣的劃分區(qū)域可以按照“國、省、市、縣、鄉(xiāng)”的等級劃分,也可以按照地圖導(dǎo)航平臺或網(wǎng)約車平臺的算法進(jìn)行劃分,至此不再贅述。
基于馬斯洛需求層次理論,該理論將人類需求分為5種,并將這5種需求進(jìn)行了等級的劃分,按照層次逐級遞升,分為生理上的需求、安全需求、情感需求(愛和歸屬感)、尊重需求和自我實(shí)現(xiàn)的需求[7]。馬斯洛認(rèn)為只有當(dāng)?shù)鸵粚哟蔚男枨蟊换緷M足時(shí),更高一層次需求才會被打開。
進(jìn)入L5完全自動駕駛時(shí)代,車輛接入宏速模式,安全需求可以被滿足。比安全需求更高一層是歸屬感需求,要想車輛具有“家”一樣的屬性,那么車輛除了需要封閉性以外還不能過于顛簸。由于慣性,理論上只要車輛不踩剎車,乘客是舒適的且不顛簸的。那么,將有兩種滿足方式,一種是車輛一直加速,這種顯然不可能。另一種是車輛平穩(wěn)運(yùn)行,近似勻速行駛。
根據(jù)宏速模式定義可知,車輛接入宏速模式將有MAX∶Yn表示最大化區(qū)域;MAX∶V勻速表示最大化勻速,以不同速度的勻速,在多個(gè)不同的路段進(jìn)行勻速行駛可以實(shí)現(xiàn)車輛“無感通行”。因此,可以滿足馬斯洛安全層次和歸屬感層次的需求。
宏速模式是L5完全自動駕駛后的產(chǎn)物,在未來必將實(shí)現(xiàn)?;仡櫘?dāng)下,本文首創(chuàng)性提出宏速模式的概念,基于自動駕駛車路協(xié)同的技術(shù)理念和思想,為交通問題提供全局最優(yōu)解思路,其本質(zhì)是基于大數(shù)據(jù)動態(tài)規(guī)劃和人工智能無人駕駛技術(shù)應(yīng)用平臺。同時(shí),希望國家完善自動駕駛、車路協(xié)同立法及標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范,推動該領(lǐng)域不斷發(fā)展,讓宏速模式更早“面世”,造福人類。